WorkBuddy速度 = 上下文长度 × 复杂度
很多人的WorkBuddy在使用时，总感觉刚开始反馈很及时，后来越来越慢。

很多人误以为是大模型的反馈变慢导致的，大模型确实需要读取思考后进行反馈，但这个过程极短，人类几乎无法察觉。

WorkBuddy速度 = 上下文长度 × 复杂度

那么要想提升WorkBuddy速度，就要从两个方面进行：

一、控长度：上下文越短越好
⒈压缩：每进行三轮对话，输入/compact进行上下文压缩，可以降低75%的Token消耗；
2.清空：如果对话结束，输入/clear，清空对话内容；
3.新开对话：每个独立任务新建对话从零开始；
4.分阶段执行：对长任务可以分阶段进行；
5.关键结果及时保存：将重要的中间结果或最终结果保存到本地；
6.控制输入量：单次输入小于8K，避免单轮过载；
7.大文件分块：超过50K的文件分段读取；

二、降复杂度：任务越简单越好
1.目标：一次只处理1个明确目标；
2.工具数量：一次只用1-2个工具，阶段化接力；
3.约束条件：对风格或格式要求，一次只提2-3个；
4.输出格式：如无必要，尽可能输出MarkDown格式或简单表格；
5.模式选择：简单任务使用Ask模式；复杂任务才用Craft模式；

总结：想快，就短上下文 + 单目标 + 扁平工具链 + 及时清零howto用好AI 提高工作效率的方法 办公技巧 工作更高效